之前在學習mysql的時候，對索引有了初步的了解。

但是，了解的不是很透，比如說，當時我就不知道，索引其實是一個數據結構。

一：索引介紹

1：為何要有索引?

一般的應用系統，讀寫比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出現性能問題，在生產環境中，我們遇到最多的，也是最容易出問題的，還是一些復雜的查詢操作，因此對查詢語句的優化顯然是重中之重。說起加速查詢，就不得不提到索引了。

2：什么是索引？

索引在MySQL中也叫做“鍵”或者"key"（primary key，unique key，還有一個index key），是存儲引擎用于快速找到記錄的一種數據結構。索引對于良好的性能非常關鍵，尤其是當表中的數據量越來越大時，索引對于性能的影響愈發重要，減少io次數，加速查詢。（其中primary key和unique key，除了有加速查詢的效果之外，還有約束的效果，primary key 不為空且唯一，unique key 唯一，而index key只有加速查詢的效果，沒有約束效果）
索引優化應該是對查詢性能優化最有效的手段了。索引能夠輕易將查詢性能提高好幾個數量級。
索引相當于字典的音序表，如果要查某個字，如果不使用音序表，則需要從幾百頁中逐頁去查。

強調：一旦為表創建了索引，以后的查詢最好先查索引，再根據索引定位的結果去找數據

3：對索引的誤解

（1）：索引時不必越多越好，添加索引對查詢會提高速度，對寫入及刪除會較低效率。因此需要找到一個創建索引的平衡點

（2）：索引太多，會影響磁盤的使用率，盡量刪除一些不必要的索引。

二：索引的原理

1：索引的原理

索引就相當于是一本字典的查找目錄。我們可以根據拼音查找，我們也可以根據偏旁部首之類的查找。

下面內容看不懂的同學也沒關系，能明白上邊這個目錄的道理就行了。 那么你想，書的目錄占不占頁數，這個頁是不是也要存到硬盤里面，也占用硬盤空間。你再想，你在沒有數據的情況下先建索引或者說目錄快，還是已經存在好多的數據了，然后再去建索引，哪個快，肯定是沒有數據的時候快。

因為如果已經有了很多數據了，你再去根據這些數據建索引，是不是要將數據全部遍歷一遍，然后根據數據建立索引。你再想，索引建立好之后再添加數據快，還是沒有索引的時候添加數據快，索引是用來干什么的，是用來加速查詢的，那對你寫入數據會有什么影響，肯定是慢一些了，因為你但凡加入一些新的數據，都需要把索引或者說書的目錄重新做一個，所以索引雖然會加快查詢，但是會降低寫入的效率。

2：索引的影響

1、在表中有大量數據的前提下，創建索引速度會很慢

2、在索引創建完畢后，對表的查詢性能會發幅度提升，但是寫性能會降低

本質都是：通過不斷地縮小想要獲取數據的范圍來篩選出最終想要的結果，同時把隨機的事件變成順序的事件，也就是說，有了這種索引機制，我們可以總是用同一種查找方式來鎖定數據。

這里大概解釋一下：

數據庫也是一樣，但顯然要復雜的多，因為不僅面臨著等值查詢，還有范圍查詢(>、<、between、in)、模糊查詢(like)、并集查詢(or)等等。

數據庫應該選擇怎么樣的方式來應對所有的問題呢？我們回想字典的例子，能不能把數據分成段，然后分段查詢呢？最簡單的如果1000條數據，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段......這樣查第250條數據，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的無效數據。

但如果是1千萬的記錄呢，分成幾段比較好？稍有算法基礎的同學會想到搜索樹，其平均復雜度是lgN，具有不錯的查詢性能。但這里我們忽略了一個關鍵的問題，復雜度模型是基于每次相同的操作成本來考慮的。

而數據庫實現比較復雜，一方面數據是保存在磁盤上的，另外一方面為了提高性能，每次又可以把部分數據讀入內存來計算，因為我們知道訪問磁盤的成本大概是訪問內存的十萬倍左右，所以簡單的搜索樹難以滿足復雜的應用場景。

3：磁盤IO讀取

這個涉及到部分硬件的原理，這個不了解無所謂，只需要知道，磁盤I/O是很耗費資源和時間的，而且磁盤I/O是有瓶頸的。

考慮到磁盤IO是非常高昂的操作，計算機操作系統做了一些優化，當一次IO時，不光把當前磁盤地址的數據，而是把相鄰的數據也都讀取到內存緩沖區內，因為局部預讀性原理告訴我們，當計算機訪問一個地址的數據的時候，與其相鄰的數據也會很快被訪問到。每一次IO讀取的數據我們稱之為一頁(page)。

具體一頁有多大數據跟操作系統有關，一般為4k或8k，也就是我們讀取一頁內的數據時候，實際上才發生了一次IO，這個理論對于索引的數據結構設計非常有幫助。

以上大概就是索引的原理部分的概念，文字稍多，但是基本上都是有例子解釋。

索引這部分其實重在理解其原理，才能更好的使用。

索引的基本語法請移步《mysql（二十二）之索引基礎語法及使用》

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